Диалог с Будущим: Распознавание Намерения для Безопасного Взаимодействия Человека и Машины

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к внешнему интерфейсу «человек-машина» позволяет автомобилям предсказывать намерения пешеходов, повышая безопасность и эффективность взаимодействия на дороге.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагается комплексная структура IR-eHMI и методика её оценки, позволяющая изучить взаимодействие человека и машины в контексте старения систем и восприятия времени как среды, а не метрики.

В статье представлена и экспериментально подтверждена адаптивная система внешнего интерфейса IR-eHMI, использующая распознавание намерения для динамичной коммуникации с пешеходами.

Растущее распространение автономного транспорта требует новых способов взаимодействия с пешеходами, компенсируя отсутствие естественной коммуникации. В данной работе, посвященной разработке и экспериментальной валидации внешней системы взаимодействия человек-машина на основе распознавания намерений (‘External Human-Machine Interface based on Intent Recognition: Framework Design and Experimental Validation’), предложена адаптивная система IR-eHMI, динамически учитывающая намерения как пешехода, так и автомобиля. Экспериментальные результаты, полученные на виртуальной реальности, демонстрируют повышение эффективности перехода, снижение отвлекающих факторов и поддержание безопасности взаимодействия по сравнению с традиционными системами. Возможно ли дальнейшее развитие подобных адаптивных интерфейсов для создания принципиально новых моделей сотрудничества между автономными транспортными средствами и участниками дорожного движения?

Неопределенность на Перекрестках: Проблема Взаимодействия Автономных Транспортных Средств и Пешеходов

Взаимодействие автономных транспортных средств и пешеходов часто осложняется ситуациями неопределенности, приводящими к задержкам и неразрешенным моментам, когда ни автомобиль, ни пешеход не решаются первым продолжить движение. Эти задержки возникают не из-за технических сбоев, а из-за сложностей в интерпретации намерений пешехода: неясно, собирается ли он продолжить переход, остановиться или изменить направление. Автомобиль, стремясь к максимальной безопасности, может неоправданно долго ждать, пока пешеход окончательно не проявит свою волю, создавая тем самым неудобства и потенциально провоцируя непредсказуемые действия со стороны пешехода. Подобные ситуации «кто первый?» существенно снижают эффективность дорожного движения и подчеркивают необходимость разработки более точных алгоритмов предсказания поведения пешеходов для автономных систем.

Неэффективность взаимодействия автономных транспортных средств и пешеходов зачастую обусловлена сложностью точного прогнозирования намерений последних. Автомобиль, не будучи уверенным в дальнейших действиях пешехода — перейдет ли дорогу, остановится ли, или изменит траекторию — вынужден действовать с избыточной осторожностью, что приводит к задержкам и неразрешенным ситуациям. Эта неопределенность взаимна: пешеход, не понимая логики действий автомобиля, также испытывает затруднения, опасаясь резких маневров. В результате возникает замкнутый круг, требующий от обеих сторон дополнительных усилий для установления взаимопонимания и обеспечения безопасности, что снижает эффективность дорожного движения и увеличивает риск потенциальных происшествий.

Безопасность наиболее уязвимых участников дорожного движения — пешеходов, велосипедистов и мотоциклистов — является первостепенной задачей при разработке автономных транспортных средств. Неправильная интерпретация намерений пешехода, даже в казалось бы несложной ситуации, способна быстро привести к опасным последствиям. Например, неверная оценка готовности пешехода начать переход дороги или его намерения остановиться может спровоцировать резкое торможение автомобиля, создавая риск столкновения с другим транспортным средством или, наоборот, привести к наезду на пешехода. Исследования показывают, что даже незначительные ошибки в прогнозировании поведения пешеходов значительно повышают вероятность аварийных ситуаций, подчеркивая необходимость разработки более точных и надежных алгоритмов распознавания намерений и принятия решений для обеспечения безопасности всех участников дорожного движения.

Моделирование Поведения Пешеходов: Поиск Алгоритмов Предсказания

Существуют различные подходы к моделированию поведения пешеходов, варьирующиеся от основанных на правилах ‘Социальных Силовых Моделей’ (Social Force Models) до управляемых данными ‘Классификационных Моделей’ (Classifier-Based Models). Социальные силовые модели используют набор правил, описывающих взаимодействие пешеходов и их окружения, моделируя такие факторы, как взаимное отталкивание, притяжение к цели и избежание препятствий. В свою очередь, классификационные модели используют исторические данные о перемещениях пешеходов для обучения алгоритмов машинного обучения, способных прогнозировать их дальнейшие действия на основе наблюдаемых признаков, таких как скорость, направление и расстояние до объектов. Обе категории моделей имеют свои преимущества и недостатки, и выбор конкретного подхода зависит от требований конкретного приложения и доступности данных.

Более сложные методы моделирования поведения пешеходов, такие как теория игр «пешеход-транспортное средство» и клеточные автоматы, позволяют проводить симуляции взаимодействия с повышенной детализацией. Теория игр рассматривает взаимодействие пешехода и транспортного средства как стратегическое, анализируя оптимальные решения для обеих сторон с учетом вероятностей и рисков. Клеточные автоматы, в свою очередь, дискретизируют пространство и время, моделируя перемещение пешеходов и транспортных средств на основе локальных правил и параметров, таких как скорость, плотность потока и расстояние между участниками движения. Эти подходы позволяют идентифицировать критические параметры, влияющие на поведение пешеходов, например, минимальную безопасную дистанцию, время реакции и предпочтения при выборе траектории.

Ключевым показателем при моделировании поведения пешеходов является понятие “Кооперативное ускорение” (Cooperative Acceleration). Оно определяет минимальное ускорение, необходимое пешеходу для безопасного маневра вокруг транспортного средства. Величина кооперативного ускорения рассчитывается с учетом скорости и траектории движения как пешехода, так и автомобиля, а также параметров окружающей среды. Низкое значение кооперативного ускорения указывает на потенциально опасную ситуацию, требующую немедленной реакции со стороны автономного транспортного средства. Оценка кооперативного ускорения позволяет предсказать, сможет ли пешеход безопасно завершить маневр, не входя в зону столкновения, и является важным параметром для оценки риска и планирования действий.

Распознавание намерений — ключевая способность, необходимая для предсказания действий пешеходов и, как следствие, для проактивной адаптации поведения автономного транспортного средства (AV). Эффективное распознавание намерений позволяет AV не только реагировать на текущие действия пешехода, но и прогнозировать его дальнейшие шаги, такие как начало перехода проезжей части или изменение траектории движения. Достигается это путем интеграции данных, полученных из различных моделей поведения пешеходов — от основанных на правилах (например, Social Force Models) до основанных на данных (Classifier-Based Models), а также более сложных подходов, таких как теория игр «пешеход-транспортное средство» и клеточные автоматы. Точность прогнозирования напрямую влияет на безопасность и эффективность работы AV в условиях смешанного трафика.

Внешняя Коммуникация: Установление Доверия Между Автомобилем и Пешеходом

Применение чрезмерно осторожной стратегии вождения для автономных транспортных средств (AV), хотя и обеспечивает высокий уровень безопасности, может приводить к снижению пропускной способности транспортного потока и вызывать раздражение у пешеходов. Такая стратегия часто предполагает значительное снижение скорости и излишнюю осторожность даже в ситуациях, когда это не требуется, что приводит к заторам и увеличению времени ожидания для всех участников дорожного движения. Кроме того, непредсказуемость поведения AV, обусловленная чрезмерной осторожностью, может вызывать недоверие у пешеходов и затруднять процесс принятия решений при пересечении проезжей части.

Внешний человеко-машинный интерфейс (eHMI) представляет собой усовершенствованный подход к взаимодействию беспилотных транспортных средств (AV) с пешеходами, в отличие от стратегии «консервативного вождения». Вместо пассивного соблюдения правил дорожного движения, eHMI позволяет AV активно передавать информацию о своих намерениях пешеходам. Это достигается посредством использования различных визуальных и звуковых сигналов, которые сообщают о планируемых действиях AV, таких как намерение остановиться, пропустить пешехода или продолжить движение. Явное донесение намерений снижает неопределенность в поведении AV, повышая предсказуемость и уровень доверия со стороны пешеходов.

Система IR-eHMI использует технологию распознавания намерений (Intent Recognition) для динамической активации информационных подсказок, предназначенных для пешеходов. В отличие от стандартных методов, которые предоставляют статичную или реактивную информацию, IR-eHMI адаптирует передаваемые сообщения в зависимости от прогнозируемых действий автономного транспортного средства (AV). Результаты тестирования показали, что применение данной системы позволило повысить эффективность пересечения пешеходами проезжей части на 13.0% по сравнению с традиционными подходами, что указывает на улучшение взаимодействия между AV и пешеходами благодаря своевременной и релевантной информации.

Проактивная коммуникация автономного транспортного средства (АТС) с пешеходами значительно снижает неопределенность в отношении намерений АТС и повышает предсказуемость его действий. Это достигается за счет явного донесения информации о планируемых маневрах, что способствует укреплению доверия и кооперации между АТС и пешеходами. Исследования показали, что в ситуациях, когда пешеход не уступает дорогу, такая коммуникация позволяет снизить отвлечение внимания пешехода на АТС до 40%, повышая безопасность и эффективность взаимодействия.

Интерактивная система <span class="katex-eq" data-katex-display="false">IR-eHMI</span> успешно реализована в среде TransCAVE, обеспечивая взаимодействие с виртуальной реальностью. — Интерактивная система $IR-eHMI$ успешно реализована в среде TransCAVE, обеспечивая взаимодействие с виртуальной реальностью.

Валидация и Перспективы: Совершенствование Взаимодействия Автомобиля и Пешехода

Исследователи активно применяют технологии виртуальной реальности для создания иммерсивных симуляций, позволяющих оценить эффективность различных стратегий электронного человеко-машинного интерфейса (eHMI) во взаимодействии автономных транспортных средств с пешеходами. Данный подход позволяет воспроизводить реалистичные дорожные ситуации и оценивать реакцию пешеходов на различные сигналы и уведомления, генерируемые автомобилем. Благодаря возможности контролировать все параметры среды и поведения участников, виртуальная реальность предоставляет уникальную платформу для всестороннего анализа и оптимизации коммуникационных стратегий, направленных на повышение безопасности и комфорта взаимодействия между автономным транспортом и пешеходами. Это особенно важно для оценки эффективности eHMI в сложных и непредсказуемых сценариях, которые трудно воссоздать в реальных условиях.

Для количественной оценки влияния внешних сигналов автономных транспортных средств на безопасность и комфорт пешеходов применяются ключевые показатели эффективности, такие как ‘Время до столкновения’ и ‘Длительность взгляда’. Исследования показали, что использование продуманных стратегий коммуникации приводит к повышению эффективности взаимодействия на 12.8% в ситуациях, когда автомобиль уступает дорогу пешеходу. Этот показатель демонстрирует, что оптимизация визуальных и звуковых сигналов позволяет снизить риск аварийных ситуаций и повысить уверенность пешеходов при взаимодействии с беспилотным транспортом, что является важным шагом к созданию безопасной и комфортной системы автономных перевозок.

Анализ ключевых показателей, таких как время до столкновения и продолжительность взгляда, позволяет глубже понять, каким образом автономные транспортные средства могут оптимизировать свои стратегии коммуникации для повышения доверия пешеходов и улучшения их понимания намерений автомобиля. Исследования демонстрируют, что, адаптируя способы передачи информации, можно добиться значительного снижения частоты использования внешних сигналов — до 40% в ситуациях, когда пешеход не намерен уступать дорогу. Это свидетельствует о возможности создания более ненавязчивых и эффективных систем взаимодействия, которые не только повышают безопасность, но и способствуют более комфортному и естественному взаимодействию между автономным транспортом и пешеходами в городской среде.

Дальнейшие исследования направлены на адаптацию стратегий коммуникации автономных транспортных средств к разнообразным группам пешеходов и сложным городским условиям. Учитывая различия в возрасте, мобильности, культурных особенностях и когнитивных способностях, необходимо разработать индивидуализированные подходы к взаимодействию. Кроме того, критически важным является тестирование и оптимизация этих стратегий в реалистичных сценариях, включающих интенсивное движение, пешеходные переходы с различной видимостью, а также непредсказуемое поведение участников дорожного движения. Успешная адаптация позволит значительно повысить безопасность и эффективность автономного транспорта, способствуя более плавному и доверительному взаимодействию с пешеходами в разнообразных городских ландшафтах.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем взаимодействия, способных адаптироваться к непредсказуемости человеческого поведения. Подобный подход к разработке внешних человеко-машинных интерфейсов, основанный на распознавании намерений, позволяет не только повысить безопасность пешеходов, но и снизить когнитивную нагрузку на участников дорожного движения. В этом контексте уместно вспомнить слова Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство открывать закономерности в хаосе». Разработка IR-eHMI, как и любое усложнение системы, неизбежно сопряжена с увеличением энтропии, однако предложенный метод адаптации коммуникации представляет собой попытку упорядочить этот хаос, выявляя скрытые закономерности в действиях пешеходов и предвосхищая их намерения. Система, способная к адаптации, демонстрирует не просто функциональность, но и своеобразную «достоинство» в условиях неизбежного течения времени и изменяющихся обстоятельств.

Куда же дальше?

Предложенная система, стремясь к диалогу с пешеходом, лишь зафиксировала очередную точку на кривой сложности взаимодействия. Версионирование протоколов коммуникации — форма памяти, необходимой для адаптации к непредсказуемости человеческого поведения. Однако, сама концепция “распознавания намерения” остается, в сущности, метафорой. Истинное понимание требует не только анализа сигналов, но и учета контекста, истории, и даже, возможно, подсознательных мотивов. Иначе говоря, система всегда будет лишь приближением к истине, обреченным на постоянную калибровку.

Очевидно, что дальнейшие исследования потребуют выхода за рамки изолированных сценариев. Реальный мир — это не полигон, а хаотичное наслоение событий. Необходимо учитывать влияние погодных условий, освещенности, и, что самое главное, вариативности самих пешеходов. Каждый — уникальная система, подверженная собственным законам энтропии. Попытка унифицировать их поведение — заведомо проигрышная стратегия.

Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга. В конечном счете, задача не в создании идеального интерфейса, а в построении системы, способной к постоянной самооптимизации. Системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, адаптируясь к изменяющимся условиям и признавая собственную неполноту.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24166.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-01 09:49